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針對已有協(xié)同過濾推薦技術(shù)中評分矩陣極度稀疏問題，提岀了一種基于低秩矩陣填充技術(shù)的推薦算法。該算法從貝葉斯框架出發(fā)，提出了能夠解決低秩矩陣問題的分層高斯先驗(yàn)?zāi)Ｐ?，并將廣乂近似消息傳遞算法嵌λ到貝葉斯框架，規(guī)避了貝葉斯學(xué)習(xí)過程中煩瑣的矩陣逆運(yùn)算，提升了算法運(yùn)算速度，同時(shí)在廣義近似消息傳遞算法中施加阻尼運(yùn)算以促進(jìn)收斂在開放數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提岀的算法與相關(guān)的矩陣填充推薦算法相比，有效地提高了推薦準(zhǔn)確度。
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